潜金

潜在黄金®4.0用户指南。潜在类是不可观察的（潜在的）子群或段。同一潜类中的案件在一定的标准上是同质的，而不同潜类的案件在某些重要方面是不同的。形式上，潜在类由一个名义潜在变量X的K个不同类别表示。由于潜在变量是类别的，LC建模不同于更传统的潜在变量方法，如因子分析、结构方程模型和基于连续潜在变量的随机效应回归模型。潜在类（LC）分析最初由Lazarsfeld（1950）提出，作为一种解释涉及二分项目的调查响应模式中受访者异质性的方法。在20世纪70年代，LC方法被Goodman（1974a，1974b）正式化并扩展到名义变量，他还开发了作为潜在黄金计划基础的最大似然算法。在同一时期，通过Day（1969）、Wolfe（196519671970）等人的工作，多元正态分布的有限混合（FM）模型的相关领域开始出现。FM模型寻求分离或“非混合”数据，这些数据被假定为来自有限数量的明显不同的总体的混合。

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zbMATH中的参考文献（参考文献94篇)

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按年份排序(引用)
  1. 法科梅尼，阿莱西奥；拉纳利，莫妮娅；Viviani，Sara:通过优化投影潜伏期马尔可夫模型的类分离对纵向多元数据进行降维（2021）
  2. 乔达尼，保罗；费拉罗，玛丽亚·布里吉达；Martella，Francesca:R聚类介绍（2020）
  3. 马文超，Jimmy de la Torre:GDINA:认知诊断建模的R包（2020）不是zbMATH
  4. 博舍滕，L。；克罗恩，文学硕士。；Oberski，D.L.：关于在线性等式和不等式约束下应用BCH方法的注记（2019）
  5. 杜兰特，丹妮尔；卡纳尔，安东尼奥；Rigon，Tommaso:具有协变量的潜在类模型的嵌套期望最大化算法（2019）
  6. 短笛，多梅尼科；Simone，Rosaria:The class of\textscubmodels:统计基础、推论问题和经验证据（2019）
  7. 短笛，多梅尼科；Simone，Rosaria:对“CUB模型的类别：统计基础、推论问题和经验证据”讨论的回应（2019年）
  8. 拉纳利，莫妮娅；Rocci，Roberto:基于URV模型的聚类混合型数据方法概述（2019）
  9. 萨克，兹苏扎；Kuha，Jouni:潜在类和外部变量之间模型的两步估计（2018）
  10. 雅克，朱利安；Biernacki，Christophe:有序数据的基于模型的协同聚类（2018）
  11. 米歇尔·梅尔德斯；Philippe De Bruecker:三向三模二进制数据的潜在类概率潜在特征分析（2018）不是zbMATH
  12. 沃兹沃斯，伊恩；范霍恩，李先生；Jaki，Thomas：检验回归混合模型假设的诊断工具（2018）
  13. 厄洛舍瓦，埃琳娜A。；Curtis，S.McKay:处理贝叶斯因子分析中的反射不变性（2017）
  14. 弗朗西斯科·巴托鲁奇；西尔维亚·潘多尔菲；Fulvia Pennoni:LMest:纵向分类数据潜在马尔可夫模型的R包（2017）不是zbMATH
  15. Ken Beath:randomLCA:R软件包，用于潜在类和随机效应分析（2017）不是zbMATH
  16. 拉纳利，莫妮娅；Rocci，Roberto：《通过复合似然法对混合类型数据的混合模型》（2017）
  17. Bassi，Francesca:用增长混合模型进行动态细分（2016）
  18. 本宁克，玛格特；克罗伊，马塞尔A。；克朗，布里吉特；Vermunt，Jeroen K.：具有多个离散个体水平变量的微观-宏观多级潜在类模型（2016）
  19. 比尔纳基，克里斯托夫；Jacques，Julien:依赖随机二进制搜索算法的多元有序数据的基于模型的聚类（2016）
  20. 辛迪，朱斯。；福特，杰森·D。；Reeve，Robert A.：影响儿童非符号和符号量值判断能力的认知因素：潜在轮廓分析（2016）数学